Журнал «Экономические стратегии», ключевое слово: «информационная система»


Стратегия Трампа на выборах: нейроматематический ключ к глубинным слоям сознания американского избирателя

DOI: 10.33917/es-7.165.2019.78-93

Ключевым фактором, определяющим успех выборной стратегии Трампа, стало использование методов когнитивной нейрофизиологии — цифровой идентификации виртуального двойника реального избирателя в информационных и социальных сетях. Семантизация состояний сознания и психики индивидов, выявляемых в Глобальной сети, позволяет на основе вычислительных решений осуществить инкапсуляцию (схватывание) целостной позиции, устраивающей большинство доступных для мониторинга людей, с целью задания вектора устойчивой сходимости выборной платформы Трампа и взглядов описанного и проанализированного конкретного американского избирателя. Идентификация позволяет воздействовать на доминантный очаг эмоционально-образного блока для дистанционной когнитивной коррекции политической позиции людей в условиях стратегической бифуркации (выборы). Российские наработки в сфере нейроменеджмента личности также имеют большое научно-практическое значение

Источники:

1. Агеев А.И. Репертуар властвования // Экономические стратегии. 2013. № 8. С. 5.

2. Агеев А.И., Логинов Е.Л., Шкута А.А. Конвергентный мониторинг и программирование личности как инструмент оперирования интеллектуальной динамикой поведения больших групп людей // Экономические стратегии. 2018. № 2. С. 70–87.

3. Ветров Д.П. Машинное обучение — состояние и перспективы: Труды XV Всероссийской научной конференции RCDL’2013 // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции. Ярославль: Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова, 2013. С. 21–27.

4. Агеев А.И. Выбор идентичности // Экономические стратегии. 2014. № 1. С. 5.

5. Логинов Е.Л., Райков А.Н., Шкута А.А. Использование нейротехнологий при программировании когнитивно-поведенческих стереотипов действий личностей для устойчивого функционирования систем управления социумом // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2018. № 9. С. 34–45.

6. Агеев А.И. Предпринимательство: проблемы собственности и культуры. М.: Наука, 1991. 112 с.

7. Расследование Das Magazin: как Big Data и пара ученых обеспечили победу Трампу и Brexit [Электронный ресурс] // The Insider. URL: https://theins.ru/politika/38490.

8. Гнездицкий В.В., Корепина О.С., Чацкая А.В., Клочкова О.И. Память, когнитивность и эндогенные вызванные потенциалы мозга: оценка нарушения когнитивных функций и объема оперативной памяти без психологического тестирования // Успехи физиологических наук. 2017. № 1. С. 3–23.

9. Емелин К.Э., Ахапкин Р.В., Александровский Ю.А. Когнитивный профиль пациентов с депрессивными расстройствами и его значение для антидепрессивной терапии и социального функционирования // Обозрение психиатрии и медицинской психологии имени В.М. Бехтерева. 2018. № 1. С. 23–32.

10. Зеленина Н.В., Нагибович О.А., Овчинников Б.В., Юсупов В.В. Возможности использования современных достижений психогенетики в интересах профессионального психологического отбора в Вооруженных силах Российской Федерации // Вестник Российской военно-медицинской академии. 2016. № 3. С. 245–250.

11. Апанович З.В. Эволюция методов визуализации коллекций научных публикаций // Russian Digital Libraries Journal. 2018. № 1. С. 1–42.

12. Абрамов Е.С., Басан Е.С., Басан А.С. Разработка системы управления уровнем доверия в мобильной кластерной беспроводной сенсорной сети // Известия ЮФУ. Технические науки. 2015. № 7. С. 41–52.

13. Гриднев С.Е., Кургалин С.Д., Туровский Я.А. Моделирование поведения человека и его ошибок с использованием искусственных нейронных сетей // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. 2015. № 5-2. С. 249–253.

14. Цукерман В.Д. Математическая модель фазового кодирования событий в мозге // Математическая биология и биоинформатика. 2006. № 1-2. С. 97–107.

15. Иванов В.В., Коробова А.Н. Государственное и муниципальное управление с использованием информационных

технологий. М.: ИНФРА-М, 2011. 383 с.

16. Астахова Л.В. Информационное поведение пользователя цифровых ресурсов как объект технологического мониторинга в обществе, основанном на знаниях // Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. 2018. № 10. С. 17–25.

17. Стриженко А.А. Изменение коммуникативных и социальных моделей поведения людей в цифровую эпоху: мифы и реальность // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2010. № 1. С. 57–61.

18. Иванов В.В., Коробова А.Н. Государственное и муниципальное управление с использованием информационных

технологий. М.: ИНФРА-М, 2011. 383 с.

19. Артеменков С.Л. Сетевое моделирование психологических конструктов // Моделирование и анализ данных. 2017. № 1. С. 9–28.

20. Дружинин В.Н., Бирюков С.Д., Воронин А.Н., Толоконникова Е.В. Психометрическое моделирование тестирования интеллекта и креативности // Информационный бюллетень РФФИ. 1996. № 4.

21. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Рефлексивные игры. М.: СИНТЕГ, 2003. 160 с.

22. Агарков В.А., Бронфман С.А., Божко С.А., Шерина Т.Ф., Гуртовенко И.Ю. Влияние социально-психологических факторов и особенностей культуры на ожидания российских пациентов от психотерапии // Вестник новых медицинских технологий. 2014. № 1. С. 204.

23. Дьячук П.П. (мл.), Дьячук П.П., Карабалыков С.А., Шадрин И.В. Диагностика неустойчивых когнитивных состояний активных агентов // Нейроинформатика-2016: Сб. науч. трудов: В 3 ч. М.: Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», 2016. С. 259–270.

24. Володенков С.В., Митева В.В. Особенности трансформации моделей массового информационного потребления в условиях эволюции технологий политической коммуникации // Гражданин. Выборы. Власть. 2019. № 2. С. 122–133.

25. Черниговская Т.В., Шелепин Е.Ю., Защиринская О.В. и др. Психофизиологические и нейролингвистические аспекты процесса распознавания вербальных и невербальных паттернов коммуникации. СПб.: ВВМ, 2016. 203 с.

26. Лефевр В.А. Рефлексия. М.: Когито-Центр, 2003. 495 с.

27. Райков А.Н. Конвергентный синтез когнитивной модели на основе глубокого обучения и квантовых семантик // International Journal of Open Information Technologies. 2018. Т. 6. № 12. С. 43–50.

28. Президент Дональд Трамп объявляет стратегию национальнойбезопасности [Электронный ресурс] // US. Embassy in Belarus. URL: https://by.usembassy.gov/be/президент-дональд-трамп-объявляет-ст/

29. Рогожникова Т.М. Политическая коммуникация и вербальная суггестия в формате психолингвистической парадигмы // Политическая лингвистика. 2019. № 2. С. 24–37.

30. Субботина Н.Д. Суггестия и контрсуггестия в обществе. М.: КомКнига, 2006. 208 с.

31. Смирнов И., Безносюк Е., Журавлев А. Психотехнологии. Компьютерный психосемантический анализ и психокоррекция на неосознаваемом уровне. М.: Прогресс, Культура, 1995. 416 с.

32. Выполняемые проекты [Электронный ресурс] // НИЦ «Курчатовский институт». URL: http://www.nrcki.ru/catalog/index.shtml?g_show=34693&path=3878,34693.

33. Научно-практические разработки / Институт психологии Российской академии наук [Электронный ресурс] // Институт психологии РАН. URL: http://www.ipras.ru/cntnt/rus/institut_p/nauchnopra.html.

34. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. Мультиагентные системы и суперкомпьютерные технологии в общественных науках // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2017. № 5. С. 3–9.

35. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д., Сушко Г.Б. Моделирование социальных процессов на суперкомпьютерах: новые технологии // Вестник Российской академии наук. 2018. № 6. С. 508–518.

36. Денисов А.А., Денисова Е.В. Конструирование абстрактных сознаний // Информационные войны. 2013. № 1. С. 2–13.

37. Денисов А.А., Денисова Е.В. Теорема и парадокс барьера осознания // Экономические стратегии. 2015. № 5–6. С. 142–157.

38. Вайно А.Э., Кобяков А.А., Сараев В.Н. Образ Победы. М.: Институт экономических стратегий РАН, компания «GLOWERS», 2012. 140 с.

39. Психолингвистическая экспертная система ВААЛ [Электронный ресурс]. URL:http://www.vaal.ru/prog/rukov.php.

40. Аудиальная программа «Бименталь» [Электронный ресурс] // Mirmageric.ru. URL: https://mirmageric.ru/prs.php?str=bmental.

41. Бугаев А.С., Логинов Е.Л., Райков А.Н., Сараев В.Н. Семантика сетевых контактов // Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. 2009. № 2. С. 33–36.

42. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Нейроменеджмент личности. М.: Институт экономических стратегий, 2019. 120 с.

43. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Битва за будущее: кто первым в мире освоит ноомониторинг и когнитивное программирование субъективной реальности? // Экономические стратегии. 2017. № 2. С. 124–139.

Информационные системы управления в чрезвычайных ситуациях

Номер 2. Ставка на прорыв
Информационные системы управления в чрезвычайных ситуациях

Проанализированы возможности формирования интеллектуальной цифровой инфраструктуры управления экономикой страны в особых условиях: глобальных бедствий, катастроф и чрезвычайных ситуаций. Оценен опыт создания больших информационных систем управления экономикой страны в особый период. Предложен конвергентный подход к созданию требуемой системы для поддержки управления. Показано, что в указанных условиях высокую эффективность управления можно обеспечить на основе специальной поддержки процессов самоорганизации и антиколлапсной самонастраивающейся интеграции сегментов информационных систем и интеллектуальных сервисов, адаптируемых к условиям известного, предсказуемого и неизвестного характера. При этом интеграция сетевых инфраструктур предполагает распределенную обработку и хранение данных на основе взаимодействия и объединения различных сетевых сред, что позволяет обеспечить недостижимую ранее надежность, устойчивость и восстанавливаемость управления экономикой.

Формирование организационных и информационных механизмов управления построением в России цифровой экономики

Номер 3. Без пользы, или Невидимая угроза
Формирование организационных и информационных механизмов управления построением в России цифровой экономики

Успешное развитие нашей страны тесно связано с построением в России цифровой экономики. При этом одной из наиболее важных составляющих этого процесса является создание опорной инфраструктуры для цифровой экономики как конвергентной совокупности цифровых экосистем на основе технологий «больших данных», квантовых компьютеров, новых производственных методов и искусственного интеллекта. Развитие российской экономики требует эффективного государственного регулирования, повышения управляемости на базе внедрения цифровых платформ для основных отраслей экономики. В статье рассматриваются проблемы формирования стратегических механизмов мониторинга, планирования и рыночного регулирования экономики России на основе выстраивания комплексной системы электронных рынков товарных ресурсов с использованием электронных торговых площадок (ЭТП). Интеграция ЭТП для создания комплексной системы электронных рынков товарных ресурсов, сопряженных с цифровыми платформами управления для основных отраслей экономики, создает новые возможности оптимизации динамического взаимодействия и адаптивного совершенствования цепочек товарных управленческих трансакций для выстраивания единой логики процессов управления в различных товарно-рыночных пространствах и на всех уровнях управления России (и ЕАЭС), формирующих спрос на эмиссионную поддержку экономической активности и объемы финансовых ресурсов (активов), номинированных в определенной валюте одного из государств — членов ЕАЭС.

Битва за будущее: кто первым в мире освоит ноомониторинг и когнитивное программирование субъективной реальности?

Номер 2. Союз Большой
Битва за будущее: кто первым в мире освоит ноомониторинг и когнитивное программирование субъективной реальности?

Ключевым фактором, определяющим победу в битве за будущее, стала не территория, не армия и не объем оперируемых финансовых, материальных и интеллектуальных ресурсов. Ключевой фактор победы — когнитивное программирование субъективной реальности: массово-индивидуальная настройка смысловой интерпретации цели существования и жизненного успеха для формирования материального будущего через самоподстройку окружающей субъективной реальности к «образу Победы» в когнитивном восприятии себя и окружающего материального, виртуального и выдуманного индивидом мира. Особую актуальность этот фактор приобретает в условиях построения «цифровой экономики». В основе таких механизмов лежит ноомониторинг как инструмент снятия «когнитивного слепка» субъективной реальности, прогнозирования, планирования и метапрограммирования на его основе «образа Победы» путем формирования в группах индивидов новых знаний о самих себе и окружающем мире, а также структуры мировоззренческих и профессиональных шаблонов интерпретации окружающей действительности с последующей ее коррекцией в рамках менеджмента личности при выработке и реализации управленческих решений отдельных индивидов и групп как базовой опорной точки управления группами взаимосвязанных людей, машин, технических, в том числе информационных, систем и природных объектов.

Борьба с терроризмом: решение аналитических и оперативных задач управления в условиях критической нестабильности

Номер 9. Сохраняя человечность
Борьба с терроризмом: решение аналитических и оперативных задач управления в условиях критической нестабильности

Серия террористических актов в Париже, падения самолетов, взрывы в разных городах мира, террористическая война против законной власти в Сирии, террор на российском Северном Кавказе — все это ставит вопрос об идущих процессах расширения террористической составляющей в практике деятельности ряда глобальных геостратегических игроков как закономерности проявления системного кризиса западной модели мироустройства. Террористические операции геостратегического характера превратились в неотъемлемый элемент глобализированной конкуренции в современной геоэкономической и геополитической среде. Необходимо осмыслить новую макротеррористическую реальность и выработать меры противостояния качественно новым рискам и угрозам безопасности нашей страны и всего мира.

Евразийский экономический союз: необходимость нового контура стратегического управления

Номер 4. Поле превращения
Евразийский экономический союз: необходимость нового контура стратегического управления

Выстраивание выгодной странам-участницам конфигурации трансграничного производственно-технологического комплекса ЕАЭС, в том числе импортозамещающей структуры производства и сбыта, обусловливает возможность поэтапного замещения иностранных поставщиков российскими (союзными) товаропроизводителями. С помощью распределено-интегрированной информационно-управляющей системы можно осуществить «стыковку» интересов различных экономических агентов на основе использования разнородных системных компонентов (включая хозяйствующие субъекты и физические объекты) Единого экономического пространства ЕАЭС.

ГОСПЛАН — основные подходы к планированию социально-экономического развития России

Номер 8. Репертуар властвования
ГОСПЛАН — основные подходы к планированию  социально-экономического развития России

В статье рассматриваются организационные подходы к формированию в России ГОСПЛАНА как системы качественно новых инструментов мониторинга и планирования рыночного социально-экономического развития с опорой на инфраструктуру упорядоченной комплексной системы формализованных электронных рынков товарных ресурсов в рамках развития системы электронных торговых площадок. Объем данных, собранных со взаимосвязанных электронных торговых площадок, является информационной базой ГОСПЛАНА для выдачи результатов анализа тенденций рынка и оптимизационных рекомендаций («плановых заданий») госведомствам и органам управления соответствующих товарных рынков.

Нововведение от Росреестра

Номер 4. Горсть событий

Основным предназначением информационной системы “Мониторинг рынка недвижимости” является предоставление так называемого “сырья” – исходных данных о конкретных сделках с объектами недвижимости с указанием основных характеристик таких объектов. Об особенностях и ожидаемом эффекте от внедрения АИС “МРН” рассказал журналу “ЭС” начальник Управления оценки объектов недвижимости Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии (Росреестр) Алексей Васильевич Штейников.